引言

如果我們不再將生命組織視為一鍋由無數(shù)細(xì)胞熬成的“濃湯”，而是能夠像欣賞一幅超高分辨率的《清明上河圖》一樣，清晰地看到每一個“細(xì)胞居民”的精確位置、它們的身份、它們在和鄰居“聊”些什么，甚至能窺探它們“房間”內(nèi)部的陳設(shè)。這并非科幻，而是“空間組學(xué)” (Spatial Omics) 時代為我們展開的壯麗畫卷。

這項革命性的技術(shù)讓我們能夠在組織的原位背景下，以前所未有的精度解碼生命的分子語言。然而，這場技術(shù)革命也帶來了一場“數(shù)據(jù)海嘯”。不同的空間組學(xué)技術(shù)就像來自世界各地的測繪隊，它們使用著不同的語言（數(shù)據(jù)模態(tài)）、不同的比例尺（分辨率）、繪制出風(fēng)格迥異的局部地圖。如何將這些碎片化的、多模態(tài)、多尺度的數(shù)據(jù)整合，拼湊出一張完整、連貫且蘊含深刻生物學(xué)意義的生命地圖？這已成為當(dāng)今生命科學(xué)領(lǐng)域最嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)之一。

10月1日，《Nature Methods》的研究報道“Giotto Suite: a multiscale and technology-agnostic spatial multiomics analysis ecosystem”，為我們帶來了一個強(qiáng)大而優(yōu)雅的解決方案。它不像一位孤獨的探險家，而是像一位運籌帷幄的“地圖總規(guī)劃師”，提供了一整套名為Giotto Suite的分析生態(tài)系統(tǒng)，旨在統(tǒng)一混亂的數(shù)據(jù)語言，連接孤立的信息島嶼，讓我們能夠真正讀懂組織這部復(fù)雜而立體的“天書”。

我們在空間組學(xué)中看到了什么，又遇到了什么？

在細(xì)胞生物學(xué)的經(jīng)典時代，研究人員為了深入了解細(xì)胞，常常不得不將其從它所處的組織環(huán)境中“粗暴”地分離出來。這種做法雖然讓我們對單個細(xì)胞的內(nèi)在機(jī)制有了深刻的認(rèn)識，但卻丟失了至關(guān)重要的空間信息：細(xì)胞與其鄰居的相互作用、它在組織結(jié)構(gòu)中的精確位置，以及這些因素如何共同決定其功能與命運。這就像試圖通過單獨研究每一塊磚的材質(zhì)，來理解一座宏偉教堂的建筑風(fēng)格與歷史底蘊一樣，顯然是管中窺豹。

空間組學(xué)技術(shù)的崛起，徹底改變了這一局面。它允許我們在保留組織完整空間結(jié)構(gòu)的“犯罪現(xiàn)場”下，直接進(jìn)行分子層面的“偵查”。無論是基于高通量測序的技術(shù)，如 10x Genomics 的 Visium，還是基于原位成像的技術(shù)，如 MERFISH 和 Xenium，它們都在以各自巧妙的方式，為我們呈現(xiàn)組織內(nèi)部的分子景觀。有的技術(shù)能一次性捕捉數(shù)千個基因的表達(dá)信息，但分辨率可能停留在“社區(qū)”級別（一個點覆蓋多個細(xì)胞）；有的技術(shù)則能達(dá)到亞細(xì)胞級別的“像素級”精度，讓我們看到單個RNA分子在細(xì)胞核內(nèi)還是細(xì)胞質(zhì)中的“一顰一笑”。

然而，這種技術(shù)的百花齊放，也無意中建造了一座“數(shù)據(jù)巴別塔”。就像你手上握有多份關(guān)于同一座古城的地圖：一份是多模態(tài)地圖，一張是手繪的人口密度圖（轉(zhuǎn)錄組），另一張是標(biāo)注了所有哨塔位置的軍事部署圖（蛋白質(zhì)組），它們來自相鄰的兩頁，你需要將它們精確地對齊，才能理解人口分布與軍事防御之間的關(guān)系；一份是多尺度地圖，一張是描繪城市主要街道和功能分區(qū)的宏觀規(guī)劃圖（組織域），另一張則是詳盡到每家每戶門牌號的微觀街景圖（單細(xì)胞/亞細(xì)胞），你需要一種方法在兩種比例尺之間自由縮放，并將宏觀與微觀的信息關(guān)聯(lián)起來；一份是技術(shù)異構(gòu)地圖，不同的測繪隊（技術(shù)平臺）使用了不同的符號和單位，繪制出的地圖格式五花八門，直接比較幾乎不可能。

這些挑戰(zhàn)真實地存在于每一位空間組學(xué)數(shù)據(jù)分析者的日常工作中?，F(xiàn)有的分析工具往往是為特定技術(shù)“量身定做”的，如同專用的方言翻譯器，難以應(yīng)對跨平臺、跨模態(tài)的整合需求。更令人頭疼的是，隨著技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)量正以指數(shù)級增長。例如，Stereo-seq 技術(shù)能夠生成包含數(shù)億個數(shù)據(jù)點的單張組織切片數(shù)據(jù)，其原始數(shù)據(jù)矩陣大小可達(dá)數(shù)十GB，這足以讓絕大多數(shù)個人電腦的內(nèi)存瞬間崩潰。我們迫切需要一個“通用翻譯器”和一個強(qiáng)大的“地理信息系統(tǒng)” (GIS)，它必須技術(shù)不可知(technology-agnostic)，能夠流利地“說”各種技術(shù)平臺的“方言”；它要能處理多尺度(multiscale) 信息，實現(xiàn)從細(xì)胞器到整個組織的無縫分析；它必須擅長多模態(tài)(multi-modal) 整合，將RNA、蛋白質(zhì)、表觀遺傳等信息層融合在一起；最后，面對天文數(shù)字般的數(shù)據(jù)，它還必須具備卓越的可擴(kuò)展性(scalability)。Giotto Suite，正是為應(yīng)對這一系列嚴(yán)峻挑戰(zhàn)而生的新一代分析生態(tài)系統(tǒng)。

構(gòu)建統(tǒng)一的“數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)”：Giotto Suite的底層邏輯是什么？

要理解 Giotto Suite 的強(qiáng)大之處，我們必須深入其設(shè)計的核心，一個巧妙且極具擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)框架。它沒有試圖去削足適履，強(qiáng)迫所有不同類型的數(shù)據(jù)都擠進(jìn)一個僵硬的模子里，而是設(shè)計了一種靈活的、通用的數(shù)據(jù)“表示”語言。這個框架的基石是兩個核心概念的分離與重組：“特征” (Features)和“空間單元” (Spatial Units)。

“特征” (Features) 指的是我們測量的分子實體。它可以是一個基因的表達(dá)量 (transcriptomics)，一種蛋白質(zhì)的豐度 (proteomics)，一個染色質(zhì)開放區(qū)域的信號 (epigenetics)，甚至是細(xì)胞的某種形態(tài)學(xué)參數(shù)。本質(zhì)上，它回答了“是什么”的問題。而“空間單元” (Spatial Units) 指的是這些特征在空間中存在的載體。它可以是一個抽象的網(wǎng)格點 (grid/spot)，一個被算法識別出的細(xì)胞核 (nucleus) 或完整的細(xì)胞 (cell)，一個由多個細(xì)胞組成的鄰里 (neighborhood)，甚至可以是研究人員根據(jù)病理學(xué)特征手動圈出的一個腫瘤區(qū)域 (domain)。它回答了“在哪里”的問題。

Giotto Suite 的巧妙之處在于，它將這兩個概念解耦，允許用戶以任意方式對它們進(jìn)行組合和分析。這種設(shè)計哲學(xué)賦予了整個系統(tǒng)無與倫比的靈活性。你可以提出這樣的問題：“請告訴我基因 ERBB2 在所有‘細(xì)胞核’這個空間單元中的平均表達(dá)量”，或者“請比較一下‘腫瘤核心區(qū)域’和‘腫瘤邊緣區(qū)域’這兩個空間單元內(nèi)，所有免疫相關(guān)蛋白的豐度差異”。為了實現(xiàn)這一框架，Giotto Suite 開發(fā)了專門的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來承載不同類型的信息。例如，giottoPoints用于存儲像單個RNA分子這樣的點狀信息，精確記錄其x,y,z坐標(biāo)；giottoPolygon則像一個多功能的形狀容器，可以用來表示細(xì)胞或細(xì)胞核的輪廓邊界；而giottoLargeImage則負(fù)責(zé)處理組織染色圖像（如H&E染色圖），并能將其與其它分子數(shù)據(jù)對齊。

這個核心框架就像一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)，它為上層的各種分析應(yīng)用提供了一個統(tǒng)一、穩(wěn)定且高效的底層支持。無論是進(jìn)行細(xì)胞類型注釋、探索細(xì)胞間的相互作用，還是整合不同來源的數(shù)據(jù)，所有的操作都是在這個統(tǒng)一的框架下進(jìn)行的。這不僅大大簡化了復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理流程，更重要的是，它為研究人員提供了一種新的思維方式，一種以空間為核心、跨越尺度和模態(tài)的系統(tǒng)性思維方式，去探索和理解生命組織的內(nèi)在秩序。

從細(xì)胞核到組織微環(huán)境：Giotto Suite如何實現(xiàn)“廣角”與“微距”的無縫切換？

生物學(xué)過程本身就是跨尺度的。一個癌細(xì)胞的惡性行為，既可能源于其細(xì)胞核內(nèi)某個基因的異常表達(dá)（微距視角），也受到其所處的、由免疫細(xì)胞和基質(zhì)細(xì)胞共同構(gòu)成的腫瘤微環(huán)境的深刻影響（廣角視角）。一個強(qiáng)大的分析工具，必須能夠讓研究人員在這兩種視角之間自如切換，甚至將它們關(guān)聯(lián)起來。Giotto Suite 通過其分層的數(shù)據(jù)組織方式，完美地實現(xiàn)了這一點。研究人員利用 MERFISH 技術(shù)生成的一份人類乳腺癌FFPE組織樣本數(shù)據(jù)，淋漓盡致地展示了 Giotto Suite 的多尺度分析能力。

深入細(xì)胞內(nèi)部的微觀世界。傳統(tǒng)的單細(xì)胞分析通常將細(xì)胞視為一個不可分割的基本單位，忽略了其內(nèi)部復(fù)雜的空間結(jié)構(gòu)。然而，Giotto Suite 能夠輕易地打破這一限制。研究人員首先利用細(xì)胞核和細(xì)胞質(zhì)的分割信息，將轉(zhuǎn)錄本精確定位到其所屬的亞細(xì)胞區(qū)域。通過基因集富集分析 (GSEA)，他們得到了清晰的答案。與“核腔” (nuclear lumen) 功能相關(guān)的基因集，其轉(zhuǎn)錄本被顯著地富集在細(xì)胞核內(nèi)部；而與“高爾基體運輸” (Golgi transport) 和“內(nèi)質(zhì)網(wǎng)” (endoplasmic reticulum) 等細(xì)胞質(zhì)結(jié)構(gòu)功能相關(guān)的基因，則主要分布在細(xì)胞質(zhì)區(qū)域。這不僅驗證了已知的生物學(xué)知識，更重要的是展示了一種強(qiáng)大的分析能力：我們可以直接在亞細(xì)胞尺度上，對基因功能與空間定位進(jìn)行系統(tǒng)性的關(guān)聯(lián)分析。

從細(xì)胞個體到細(xì)胞社區(qū)。將視角稍稍拉遠(yuǎn)，Giotto Suite 將每個細(xì)胞作為一個空間單元，對其內(nèi)部的所有轉(zhuǎn)錄本進(jìn)行匯總，從而得到每個細(xì)胞的基因表達(dá)譜。但 Giotto Suite 并未止步于此。它進(jìn)一步定義了更高層次的空間單元——“細(xì)胞鄰里” (neighborhoods) 和“組織域” (domains)。通過分析細(xì)胞類型的空間共存模式，Giotto Suite 能夠自動識別出由不同細(xì)胞類型組成的、具有特定功能的“細(xì)胞社區(qū)”。例如，它可能發(fā)現(xiàn)一個由腫瘤細(xì)胞、巨噬細(xì)胞和內(nèi)皮細(xì)胞緊密聚集形成的“促轉(zhuǎn)移微環(huán)境”。

連接所有尺度的“數(shù)據(jù)鏈條”。Giotto Suite 最厲害的能力，是它能夠清晰地展示這些不同尺度之間的層級關(guān)系。研究人員通過一種名為“?；鶊D” (Sankey plot) 的可視化方式，直觀地展示了數(shù)據(jù)在不同尺度間的流動和歸屬。例如，圖上清晰地顯示出某個宏觀的“組織域”是由哪幾種“細(xì)胞鄰里”構(gòu)成的，而每一種“細(xì)胞鄰里”又是由哪些具體的細(xì)胞類型組成的。這種從亞細(xì)胞到組織域的無縫、多尺度分析能力，是理解復(fù)雜生物學(xué)過程的關(guān)鍵。它讓研究人員能夠像使用變焦鏡頭一樣，既能聚焦于單個分子的精細(xì)定位，又能俯瞰整個組織的宏大結(jié)構(gòu)，并將不同尺度下觀察到的現(xiàn)象有機(jī)地串聯(lián)起來，形成一個完整的故事。

當(dāng)轉(zhuǎn)錄組學(xué)“遇見”蛋白質(zhì)組學(xué)：Giotto Suite如何拼湊多模態(tài)數(shù)據(jù)的完整拼圖？

生命的功能是由多種分子共同協(xié)作執(zhí)行的。將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)整合起來，才能獲得對細(xì)胞狀態(tài)和組織功能更全面的理解。Giotto Suite 在處理這種多模態(tài)數(shù)據(jù)整合問題上，展現(xiàn)了其作為“超級樞紐”的強(qiáng)大能力。

挑戰(zhàn)一：對齊來自不同“時空”的地圖。研究人員使用了一個來自 10x Genomics 的多模態(tài)乳腺癌數(shù)據(jù)集，它包含了來自相鄰兩片組織切片的多種數(shù)據(jù)。首要任務(wù)就是將它們精確地對齊。Giotto Suite 提供了一套交互式的地標(biāo)選擇和仿射變換工具。研究人員可以在兩張組織的H&E染色圖像上，手動選取對應(yīng)的解剖學(xué)特征點作為“錨點”，Giotto Suite 就能自動計算出最佳的變換矩陣，將 Visium 的數(shù)據(jù)與 Xenium 數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)系完美對齊。對齊之后，所有的數(shù)據(jù)層都被整合進(jìn)一個統(tǒng)一的Giotto對象中，為下游的聯(lián)合分析鋪平了道路。

挑戰(zhàn)二：驗證不同模態(tài)信息的一致性。數(shù)據(jù)對齊后，一個自然的問題是：不同技術(shù)、不同模態(tài)測量到的信息，彼此之間一致嗎？例如，編碼 HER2 蛋白的基因 ERBB2 的mRNA水平，是否與其HER2蛋白的水平在空間上吻合？通過計算一種名為“雙變量莫蘭指數(shù)” (Bivariate Moran's I) 的空間相關(guān)性指標(biāo)，他們發(fā)現(xiàn)，ERBB2 基因的表達(dá)與 HER2 蛋白的豐度在空間上呈現(xiàn)出中到高度的正相關(guān)，相關(guān)性值在特定網(wǎng)格尺寸下最高可達(dá) 0.71。他們還系統(tǒng)性地比較了在兩種不同轉(zhuǎn)錄組技術(shù)（Visium 和 Xenium）中共同檢測到的基因，結(jié)果顯示兩種技術(shù)的測量結(jié)果總體一致性良好，皮爾遜相關(guān)系數(shù) (Pearson's r) 的中位數(shù)為0.414。這些細(xì)致的比較，不僅評估了技術(shù)間的一致性，也為研究人員在解讀數(shù)據(jù)時提供了重要的參考。

挑戰(zhàn)三：評估上游分析選擇的下游影響。在許多空間組學(xué)分析中，“細(xì)胞分割” (cell segmentation) 是一個公認(rèn)的難題。Giotto Suite 能夠輕松地讀取和管理來自多種不同分割算法的結(jié)果。研究人員比較了 10x Genomics 官方提供的分割結(jié)果和另一種流行的 Baysor 算法的結(jié)果。結(jié)果差異是驚人的：Baysor 算法識別出了 223,696 個細(xì)胞，而官方算法只識別出 164,781 個。不僅細(xì)胞總數(shù)不同，細(xì)胞的平均大小也存在顯著差異（Baysor識別的細(xì)胞中位面積為67.45平方微米，而官方為136.82平方微米）。更重要的是，這種差異直接傳導(dǎo)到了下游的細(xì)胞類型注釋上。這個例子敲響了警鐘：計算方法的選擇遠(yuǎn)非一個無足輕重的技術(shù)細(xì)節(jié)，它可能深刻地影響我們對組織構(gòu)成的最終解讀。Giotto Suite 提供了一個標(biāo)準(zhǔn)化的平臺，讓研究人員能夠系統(tǒng)地評估和比較這些選擇，從而做出更穩(wěn)健、更可靠的科學(xué)推斷。

駕馭數(shù)據(jù)洪流：面對“天文數(shù)字”級別的空間數(shù)據(jù)，Giotto Suite有何“獨門秘籍”？

隨著空間組學(xué)技術(shù)的不斷迭代，我們正在進(jìn)入一個“大數(shù)據(jù)”時代。以研究中使用的 Stereo-seq 小鼠胚胎發(fā)育數(shù)據(jù)集為例，僅僅一個矢狀切面就包含了來自 2.92 億個 空間單元的 3.78 億個 轉(zhuǎn)錄本。其原始的基因-空間單元表達(dá)矩陣，需要占用大約40GB的計算機(jī)內(nèi)存 (RAM)。為了“馴服”這頭數(shù)據(jù)巨獸，Giotto Suite 團(tuán)隊巧妙地整合了多種“獨門秘籍”。

硬盤作外存，“延遲計算”與“核外表示”。Giotto Suite 采取了聰明的策略，它引入了基于磁盤的后端存儲機(jī)制。例如，它使用HDF5Matrix格式將巨大的表達(dá)矩陣存儲在硬盤上。當(dāng)需要進(jìn)行計算時，它并不會加載整個矩陣，而只是“按需取用”，這種策略也被稱為“延遲計算” (lazy evaluation)。對于海量的空間坐標(biāo)信息，它開發(fā)了“核外表示” (on-disk representation) 結(jié)構(gòu)，在內(nèi)存中只保留數(shù)據(jù)的索引，極大地降低了對計算機(jī)硬件的門檻。

分而治之，靈活的“網(wǎng)格化”與“切片化”。面對一幅巨大無比的地圖，一個自然的想法是將其分割成若干個小塊，逐個處理。Giotto Suite 提供了高度靈活的“網(wǎng)格化” (tiling) 或“空間剖分” (tessellation) 功能。研究人員在分析巨大的小鼠胚胎圖像時，就采用了這種策略。通過在不同分辨率的網(wǎng)格上進(jìn)行聚類分析，研究人員可以從不同尺度探索組織結(jié)構(gòu)，識別出在宏觀尺度下可能被忽略的精細(xì)模式。

以點帶面，高效的“投影”策略。即便采用了核外計算，對數(shù)億個數(shù)據(jù)點進(jìn)行復(fù)雜計算仍然極其耗時。為此，Giotto Suite 還引入了“投影” (projection) 的分析策略。其邏輯是先從海量數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取一個有代表性的子集（例如10%），只在這個子集上進(jìn)行耗時的模型訓(xùn)練。然后，將訓(xùn)練好的模型“投影”到剩余的90%數(shù)據(jù)上，快速完成計算。這種“以點帶面”的方法，在保證結(jié)果準(zhǔn)確性的前提下，極大地提升了計算效率。

打破“生態(tài)壁壘”：Giotto Suite如何成為連接不同分析工具的“超級樞紐”？

一個優(yōu)秀的分析生態(tài)系統(tǒng)，不僅要自身功能強(qiáng)大，更要具備開放、包容的特性，能夠與其他主流工具無縫對接，實現(xiàn)“互操作性” (interoperability)。Giotto Suite 在這方面做出了卓越的努力，致力于成為連接不同分析世界的“超級樞紐”。

連接 R 與 Python 的橋梁。Giotto Suite 內(nèi)置了雙向、高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器。它可以輕松地將 Giotto 對象轉(zhuǎn)換為 Bioconductor 的SpatialExperiment對象、Seurat 對象，或是 Python 生態(tài)中的AnnData對象，反之亦然。這意味著，研究者可以靈活地利用每個生態(tài)系統(tǒng)的獨特優(yōu)勢，博采眾長，自由地組合使用最適合其科學(xué)問題的工具。

借鑒地理空間科學(xué)的智慧?！翱臻g分析”并非生物學(xué)所獨有。Giotto Suite 深度整合了 R 語言中強(qiáng)大的地理空間 (geospatial) 分析包，如terra和sf。這為生物學(xué)家們打開了一扇新的大門。他們現(xiàn)在可以利用“克里金插值” (Kriging) 這種經(jīng)典的地理統(tǒng)計方法，來提升低分辨率空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的表觀分辨率，或應(yīng)用各種復(fù)雜的空間自相關(guān)統(tǒng)計量，來更精確地量化基因表達(dá)的空間模式。

開放與協(xié)作的社區(qū)。Giotto Suite 本身是一個模塊化的軟件包套件，其設(shè)計哲學(xué)鼓勵第三方開發(fā)者在其核心框架之上構(gòu)建新的功能和應(yīng)用。通過提供清晰的文檔、豐富的教程和開放的源代碼，Giotto Suite 正在構(gòu)建一個活躍的開發(fā)者和用戶社區(qū)。通過打破這些“生態(tài)壁壘”，Giotto Suite 不再僅僅是一個孤立的分析工具，它真正成為了一個連接不同思想、技術(shù)和社區(qū)的樞紐平臺。

不僅是工具，更是一種思想：Giotto Suite為生命科學(xué)研究帶來了什么新范式？

回顧該研究，Giotto Suite 帶來的遠(yuǎn)不止是一個功能強(qiáng)大的軟件包。它更代表了一種處理和理解復(fù)雜生物學(xué)數(shù)據(jù)的全新范式。在空間組學(xué)的黎明時代，分析方法零散而割裂。Giotto Suite 則通過其統(tǒng)一、靈活且可擴(kuò)展的框架，為我們指明了一條通向系統(tǒng)化、整合性空間生物學(xué)的清晰路徑。

它告訴我們，在面對多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)時，關(guān)鍵在于建立一個能夠“求同存異”的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它所倡導(dǎo)的“特征”與“空間單元”分離的思想，正是這種智慧的體現(xiàn)。它向我們證明，跨尺度的分析是理解生命復(fù)雜性的必由之路。生物學(xué)的故事線索，往往就隱藏在分子、細(xì)胞、組織等不同層級之間的關(guān)聯(lián)與對話之中。它強(qiáng)調(diào)了多模態(tài)數(shù)據(jù)整合的極端重要性。生命的交響樂是由基因、RNA、蛋白質(zhì)等多種“樂器”共同演奏的，只聽其中一種，永遠(yuǎn)無法領(lǐng)略其全貌。最后，它以開放和互聯(lián)的姿態(tài)，擁抱整個科學(xué)社區(qū)，沒有建造高墻，而是搭建橋梁。

未來，隨著人類細(xì)胞圖譜 (Human Cell Atlas) 等宏大科學(xué)計劃的推進(jìn)，我們將擁有越來越復(fù)雜的空間多組學(xué)數(shù)據(jù)。如何從這些數(shù)據(jù)中提煉出關(guān)于健康與疾病的深刻洞見，將是未來十年生命科學(xué)的核心議題。Giotto Suite 這樣的分析生態(tài)系統(tǒng)，無疑將成為每一位探索生命空間奧秘的研究者手中不可或缺的“羅盤”與“航海圖”。它不僅能幫助我們看清生命地圖上的每一處細(xì)節(jié)，更能引導(dǎo)我們發(fā)現(xiàn)那些連接細(xì)節(jié)、構(gòu)成宏圖的深層規(guī)律。這，或許就是它為生命科學(xué)研究帶來的最寶貴的貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

Chen JG, Chávez-Fuentes JC, O'Brien M, Xu J, Ruiz EC, Wang W, Amin I, Sheridan JP, Shin SC, Hasyagar SV, Sarfraz I, Guckhool P, Sistig A, Jarzabek V, Yuan GC, Dries R. Giotto Suite: a multiscale and technology-agnostic spatial multiomics analysis ecosystem. Nat Methods. 2025 Oct 1. doi: 10.1038/s41592-025-02817-w. Epub ahead of print. PMID: 41034612.

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